基于神经元自适应pid永磁同步电机仿真与研究

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1、2016年8月1日现代电子技术Aug.2016第39卷第15期ModernElectronicsTechniqueVol.39No.15167doi：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2016.15.043基于神经元自适应PID永磁同步电机的仿真与研究韩璐，张开如，樊英杰，王书源，刘白冰（山东科技大学电气与自动化工程学院，山东青岛266590）摘要：针对传统PID控制器参数固定，处理非线性时变系统的局限性，提出神经元自适应PID控制算法。以传统PMSM转速控制为基础，采用神经元自适应PID控制方式，选用Hebb学习算法，以误差平方为性能指标实现参数在线调整，进而实现电机转

2、速的快速跟踪。逆变器环节采用非正交坐标系下SVPWM算法，简化矢量算法步骤。仿真结果表明，对比传统PID控制方式，神经元自适应PID控制系统作用永磁同步电机，可以达到响应快、精度高的控制效果。关键词：永磁同步电机；神经元自适应PID；逆变器；非正交坐标系中图分类号：TN710⁃34；TM341文献标识码：A文章编号：1004⁃373X（2016）15⁃0167⁃04Studyandsimulationofpermanentmagnetsynchronousmotorbasedonneuronself⁃adaptivePIDHANLu，ZHANGKairu，FANYingjie，WANGSh

3、uyuan，LIUBaibing（CollegeofElectricalEngineeringandAutomation，ShandongUniversityofScienceandTechnology，Qingdao266590，China）Abstract：SincethetraditionalPIDcontrollerhasfixedparameters，andislimitedtodealwiththenonlineartime⁃varyingsystem，theneuronself⁃adaptivePIDcontrolalgorithmisproposed.Onthebasiso

4、fthespeedcontrolleroftraditionalpermanentmagnetsynchronousmotor（PMSM），theneuronadaptivePIDcontrolmethodandHebblearningalgorithmareadopted，andtheparametersonlineadjustmentisrealizedbytakingthesquareoferrorasperformanceindextofasttracethemotorspeed.TheSVPWMalgorithmundernon⁃orthogonalcoordinatesyste

5、misadoptedintheinvertertosimplifythestepsofvectoralgorithm.Thesimulationresultsshowthat，incombinationwiththetraditionalPIDcontrolmethod，theneuronadaptivePIDasthecontrolmethodofPMSMhasthecontroleffectsofrapidresponsespeedandhighprecision.Keywords：permanentmagnetsynchronousmotor；neuronself⁃adaptiveP

6、ID；inverter；non⁃orthogonalcoordinatesystem适应能力等特点，结构简单，且适应环境变换，具备处理0引言[7]非线性系统的能力。解决了传统PID控制器不能实现永磁同步电机以永磁体提供励磁，具有体积小、结在线调整参数这一不足。逆变器环节采用非正交坐标系[1⁃3]构简单、效率高、功率密度大等优点。近几年随着控下SVPWM算法，非正交坐标系下的SVPWM算法减少了制理论、永磁材料等的发展，永磁同步电机在工业等各三角函数的运算[8]。经过Matlab/Simulink建立仿真模型，[4]领域得到广泛应用。由于永磁同步电机为典型的非线可以证明该模型具有良好的抗扰性

7、。性强耦合系统，在系统实际运行过程中，会因扰动或负载1永磁同步电机的数学模型等多种变化影响系统的精度和稳定性。传统的PID控制[5]不能很好的满足控制要求。目前已提出如模糊、模型参忽略电动机的铁心饱和、涡流和磁滞损耗以及空间考自适应、神经网络、模糊神经网络、滑膜控制、遗传算法谐波等现实影响。通过三相静止坐标系到两相静止坐[6]等不依赖数学模型的控制方法。本文以传统转速控制标系，到旋转坐标系变换，得到在旋转坐标系d⁃q下，